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Conception d'un Système Mémoire pour Traitement de Données Creuses

Défi technologique : Nouveaux paradigmes de calculs, circuits et technologies, dont le quantique (en savoir +)

Département : Département Systèmes et Circuits Intégrés Numériques (LIST)

Laboratoire : Laboratoire Systèmes-sur-puce et Technologies Avancées

Date de début : 01-09-2022

Localisation : Grenoble

Code CEA : SL-DRT-22-0304

Contact : adrian.evans@cea.fr

Les performances des processeurs utilisés pour le calcul scientifique et pour l'apprentissage automatique s'améliorent en continu. L'exploitation du parallélisme est un facteur clef pour la performance, mais cette approche convient surtout aux données organisées régulièrement. La plupart des calculs physiques utilisent des données creuses, difficile à exploiter en parallèle. De plus, Le problème est critique car le flux de données entre le où les processeurs et la mémoire est souvent le facteur limitant de la performance. Il est donc très important de pouvoir optimiser les accès mémoires pour les données creuses, et ceci de manière matérielle. La présence d'accélération matérielle sur les GPGPU récents confirme cette tendance. Dans le cadre de cette thèse, le candidat commencera par explorer l'état de l'art des noeuds de calcul haute performance en terme de mémoire et de sous-systèmes de cache, incluant une étude approfondie des représentations creuses des matrices et des données. Le candidat proposera des améliorations architecturales matérielles, et analysera leur impact sur une hiérarchie mémoire conventionnelle. Les améliorations pourront se focaliser aussi bien sur l'accélération des données structurées, la compression de données ou la synchronisation. Les propositions seront évaluées et les plus intéressantes seront implémentées avec des composants programmables haut de gamme et intégrées dans un processeur spécialisé en cours de développement. Les travaux se dérouleront au laboratoire LSTA du CEA Grenoble qui a un historique important dans le développement de systèmes et logiciels pour le calcul haute performance. Il est demandé au candidat une expérience en architecture d'ordinateurs, en conception électronique. Des connaissances en analyse numérique et en algèbre linéaire seront un plus.

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